将专业传感设备和智能算法结合，运用物联网技术对生产过程控制性数据自动采集，通过数据集成和云计算分析，实现平台化、可视化、实时性的管理和决策，减少风险、降低成本，提高效率。
以实际监测数据为依据，利用人工智能和多物理场仿真技术，结合专业理论和工程经验，对不同应用场景进行分析、预测和预警，实现过程主动控制，保证工程安全，优化施工和设计方法。
对环境敏感因素的数据搜集、分析和推演，通过控制阈值实现预警，改进环保措施，运用仿真分析实现原因追溯，方便准确有效管控。
提取关键的工艺流程上控制性的工艺参数，运用相应算法对整个施工过程进行多工况的模拟和重现，制定控制标准，实现对工艺过程的预警和预测、改进和提升。
深化分析在用桥梁结构力学性能特征的基础上，构建状态感知指标体系、实时高效进行数据采集传输，结合桥梁在不同类别作用下响应特征，对结构的状态进行准确、客观评价分析，对异常状态进行预警。
利用可移动高精度工业相机以及运动轨道和无线网络获取数据，对隧道病害进行智能识别、预警。通过在隧道内隧道口设置对应传感器，对外部环境、变形、应力、土体参数进行预测预警或反演，实现安全状态评估。
通过遥感和传感器等多种手段，监测周边环境外部条件，采集边坡、路基、基坑、基础等的变形和受力数据，对数据进行甄别处理，有效预测和评价不同地质场景设施的安全性和适用性。
结合使用期的运营要求和使用条件的变化，采集敏感参数的实时数据，根据历史大数据和专业理论、仿真分析，预设报警阈值和应急决策方法，实现实时展示和有效应急管理。
通过在大型建筑结构体上布设智能感知设备，实时感知结构的各项性能指标，经过数据清洗的监测数据进入云庐多物理场仿真平台、结合云计算、大数据等技术实现对监测数据的融合分析，综合判断结构的安全状态，实现对大型建筑物的安全评估。
通过云图+BIM展示漏损分析、爆管可靠性分析、智慧调压建议，漏损率降低至10-15%、降低新老管线硬件成本、优化运维成本。
数百公里区域（10米级别颗粒度）雨水演进状况展示，实时计算（分钟级计算速度）积水情况，提前0-48小时预测风险，通过机器学习输出决策集、作为指挥调度支持，同时结合行业专家技术经验进行算法迭代。
全区域监控、快速定位污染源，提高环境事件相应速度30%以上；预测全区域空气质量分布及变化规律；降低人工成本40%以上；节约硬件成本50%以上。
